【摘 要】
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当今社会,科学技术迅猛发展,计算机技术与互联网技术正在不断渗透到国民经济的各个领域,将全世界紧密相连。与此同时,“互联网+”模式对人们的生产生活方式产生了巨大的影响,
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当今社会,科学技术迅猛发展,计算机技术与互联网技术正在不断渗透到国民经济的各个领域,将全世界紧密相连。与此同时,“互联网+”模式对人们的生产生活方式产生了巨大的影响,并加速改造着传统产业,特别是在畜牧业领域,由传统模式正向智能化、精准化、规模化发展。牲畜个体的身份识别作为精准畜牧业的核心内容,本文对此利用非接触式的图像识别方式,提出了一种基于计算机视觉的牛个体身份识别方法,对于中小型牧场环境下牛的个体身份识别该方法显示出极大的优越性,值得推广。本文的研究方案主要包含三部分:数据集的制作,基于YOLO v3的牛脸部位检测模型的设计以及基于字典学习的牛个体身份识别模型的设计。首先是数据集的制作,本课题实地采集了内蒙古自治区察哈尔地区以及苏尼特地区牧场的牛只图像数据,分别建立了用于检测模型的牛脸部位检测数据集以及用于识别模型的牛脸图像数据集。其次,利用深度学习技术结合目标检测理论进行牛脸部位的检测,通过对比不同模型的检测效果,选择在基于YOLO v3检测网络的基础上加以改进,在建立的牛脸部位检测数据集上训练目标检测模型,通过分析对实验结果进行了总结。然后,将字典学习理论应用到牛的个体身份识别,提出了一种基于卡通纹理分解和标签一致性K-SVD的增强字典学习算法(CTDLC-KSVD),在基于LC-KSVD算法的基础上,结合卡通-纹理分解理论,提取图像中卡通分量和纹理分量来获取图像中的结构信息和细节信息,重构了输入矩阵和对应的增强字典,在保证识别速度的前提下,有效提升了牛脸图像识别的准确度。本文将牛脸目标检测模型和个体身份识别模型相结合,在实际牧场自然养殖环境下搭建牲畜的个体身份识别系统并进行测试,结果表明该方法在牧场环境下可有效进行个体识别,对于后期牧民精细化饲养、牲畜体征监测、溯源数据管理以及防止骗保理赔等方面具有重要影响。
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